Markdown パフォーマンス最適化

Markdown ドキュメントが複雑になるにつれて、パフォーマンス最適化が重要になります。このガイドでは、パフォーマンスのボトルネックを特定し、最適化戦略を実装する方法を説明します。

パフォーマンスの基礎

なぜパフォーマンスが重要か？

1. ユーザーエクスペリエンス：読み込み速度が速いほど、UX が向上
2. SEO ランキング：Google はページ速度をランキング要因として使用
3. コンバージョン率：読み込み時間が 1 秒増えると、コンバージョン率が 7% 低下
4. 離脱率：遅いページは 53% のユーザーを離脱させる

パフォーマンス指標

Core Web Vitals（コア ウェブ バイタル）

• LCP（Largest Contentful Paint）：< 2.5秒
• FID（First Input Delay）：< 100ミリ秒
• CLS（Cumulative Layout Shift）：< 0.1

その他の重要な指標

• TTFB（Time to First Byte）：< 600ミリ秒
• FCP（First Contentful Paint）：< 1.8秒
• TTI（Time to Interactive）：< 3.8秒

Markdown パース最適化

効率的なパーサーの選択

パフォーマンス比較

// ベンチマークテスト
const marked = require('marked');
const markdownIt = require('markdown-it');
const micromark = require('micromark');

console.time('marked');
marked.parse(longMarkdown);
console.timeEnd('marked');  // ~50ms

console.time('markdown-it');
markdownIt().render(longMarkdown);
console.timeEnd('markdown-it');  // ~45ms

console.time('micromark');
micromark(longMarkdown);
console.timeEnd('micromark');  // ~30ms (最速)

推奨選択

• 小規模プロジェクト：marked（シンプル、高速）
• 中規模プロジェクト：markdown-it（拡張性が良い）
• 大規模プロジェクト：micromark（最速のパーサー）
• SSR アプリ：remark（ストリーム処理）

パース結果のキャッシュ

const cache = new Map();

function cachedParse(markdown) {
  // キャッシュキーの生成
  const key = hashString(markdown);
  
  // キャッシュをチェック
  if (cache.has(key)) {
    return cache.get(key);
  }
  
  // パースしてキャッシュ
  const result = marked.parse(markdown);
  cache.set(key, result);
  
  // キャッシュサイズを制限
  if (cache.size > 1000) {
    const firstKey = cache.keys().next().value;
    cache.delete(firstKey);
  }
  
  return result;
}

コンテンツの最適化

画像の最適化

1. 画像の圧縮

<!-- 未最適化：5MB PNG -->
![大きな画像](huge-image.png)

<!-- 最適化済み：200KB WebP -->
![最適化画像](optimized-image.webp)

<!-- 画像 CDN の使用 -->
![CDN 画像](https://cdn.example.com/image.jpg?w=800&q=80)

2. レスポンシブ画像

<picture>
  <source 
    srcset="image-mobile.webp" 
    media="(max-width: 768px)"
    type="image/webp">
  <source 
    srcset="image-desktop.webp" 
    media="(min-width: 769px)"
    type="image/webp">
  <img src="image-desktop.jpg" alt="説明" loading="lazy">
</picture>

3. 遅延読み込み

<!-- ネイティブ遅延読み込み -->
<img src="image.jpg" loading="lazy" alt="説明">

ベストプラクティスチェックリスト

コンテンツレベル

• [ ] 画像サイズと形式を最適化（WebP, AVIF）
• [ ] 画像と動画に遅延読み込みを使用
• [ ] CSS/JS を圧縮・最小化
• [ ] システムフォントまたは最適化されたカスタムフォントを使用
• [ ] サードパーティスクリプトを制限

パースレベル

• [ ] 高性能な Markdown パーサーを選択
• [ ] パース結果のキャッシュを実装
• [ ] Web Worker の使用を検討
• [ ] 大きなドキュメントの増分パース

結論

Markdown パフォーマンス最適化は継続的なプロセスであり、コンテンツ、パース、レンダリング、ネットワークなど複数のレベルでの最適化が必要です。ベストプラクティスに従い、継続的に監視することで、ユーザーに高速で滑らかなエクスペリエンスを提供できます。

その他のリソース

• Web.dev Performance
• MDN Performance
• Chrome DevTools Performance